卡尔曼滤波

资 源 简 介

卡尔曼滤波

详 情 说 明

卡尔曼滤波是一种高效的递归算法，用于从包含噪声的观测数据中估计动态系统的最优状态。它广泛应用于导航、机器人、信号处理等领域，通过结合系统模型和实时测量数据，实现比单一数据源更精确的状态估计。

核心思想分为预测和更新两个阶段：预测阶段基于系统模型推算当前状态，更新阶段则利用实际观测值修正预测结果。其优势在于能动态调整预测与测量的权重——当传感器噪声较大时更信任模型预测，反之则更依赖观测数据。这种自适应特性使其在GPS定位、飞行器姿态控制等场景中表现突出。

算法通过协方差矩阵量化估计不确定性，并持续迭代优化。对于线性高斯系统，卡尔曼滤波能提供理论上的最优估计；针对非线性系统，可采用扩展卡尔曼滤波(EKF)或无迹卡尔曼滤波(UKF)等变体。实际应用中需注意模型准确性、噪声统计特性假设等关键因素，这些会直接影响滤波效果。